app.py

from dotenv import load_dotenv
import streamlit as st
import os
import google.generativeai as genai

load_dotenv()

genai.configure(api_key=os.getenv("GOOGLE_API_KEY"))

# Función para obtener respuesta del modelo Gemini
def get_gemini_response(target_audience, product, text_type, length, product_mention, mood, model_choice):
    model = genai.GenerativeModel(model_choice)
    
    # Crear el prompt completo basado en los campos del frontend
    mention_instruction = ""
    if product_mention == "Direct":
        mention_instruction = f"Make sure to mention the product '{product}' directly in the text."
    elif product_mention == "Subtle":
        mention_instruction = f"Ensure that subtle and realistic references to the product '{product}' are included without explicitly mentioning it."
    elif product_mention == "Metaphor":
        mention_instruction = f"Refer to the product '{product}' through a metaphor, without mentioning it explicitly."

    full_prompt = f"""
Eres un escritor creativo experto en el arte de la persuasión. Escribe una {length} {text_type} en español. El tono del {text_type} debe ser {mood} y estar diseñado específicamente para resonar emocionalmente con un público {target_audience}. {mention_instruction} Usa técnicas persuasivas para guiar al lector hacia una comprensión intuitiva de los beneficios del producto, enfocándote en crear una fuerte conexión emocional con la audiencia.
    """
    
    response = model.generate_content([full_prompt])

    # Comprobar si la respuesta es válida y devolver el texto
    if response and response.parts:
        return response.parts[0].text
    else:
        raise ValueError("Lo sentimos, intenta con una combinación diferente de entradas.")

# Inicializar la aplicación Streamlit
st.set_page_config(page_title="Poetic Vision", page_icon=":pencil:", layout="wide")  # Configurar el diseño en ancho

# Componentes principales de la UI
st.markdown("<h1 style='text-align: center;'>VisionTales</h1>", unsafe_allow_html=True)
st.markdown("<h3 style='text-align: center;'>Convierte tus ideas en historias inolvidables.</h3>", unsafe_allow_html=True)

# Añadir CSS personalizado para el botón
st.markdown("""
    <style>
    div.stButton > button {
        background-color: #FFCC00; /* Color llamativo */
        color: black;  /* Texto en negro */
        width: 90%;
        height: 60px;
        font-weight: bold;
        font-size: 22px; /* Tamaño más grande */
        text-transform: uppercase; /* Texto en mayúsculas */
        border: 1px solid #000000; /* Borde negro de 1px */
        border-radius: 8px;
        display: block;
        margin: 0 auto;  /* Centramos el botón */
    }
    div.stButton > button:hover {
        background-color: #FFD700; /* Color al pasar el mouse */
        color: black;  /* Texto sigue en negro */
    }
    </style>
    """, unsafe_allow_html=True)

# Crear dos columnas para el diseño (40% y 60%)
col1, col2 = st.columns([2, 3])  # 2 + 3 = 5 partes en total

with col1:
    # Entradas del usuario
    target_audience = st.text_input("Público objetivo:", placeholder="Especifica tu público aquí...")
    product = st.text_input("Producto:", placeholder="Especifica el producto aquí...")
    text_type = st.selectbox("Tipo de texto:", ["Historia", "Shayari", "Sher", "Poema", "Cita"])
    length = st.selectbox("Longitud del texto:", ["Corto", "Largo"])
    
    # Nueva opción para cómo se debe mencionar el producto
    product_mention = st.selectbox("Mención del producto:", ["Direct", "Subtle", "Metaphor"])
    
    mood = st.selectbox("Tono del Texto:", ["Emocional", "Triste", "Feliz", "Horror", "Comedia", "Romántico"])
    
    # Opción para seleccionar el modelo
    model_choice = st.selectbox("Selecciona el modelo:", ["gemini-1.5-flash", "gemini-1.5-pro"], index=0)

    # Botón para generar contenido
    submit = st.button("Escribir mi historia")

# Manejo del clic en el botón
if submit:
    if target_audience and product:  # Verificar que se haya proporcionado el público objetivo y el producto
        try:
            response = get_gemini_response(target_audience, product, text_type, length, product_mention, mood, model_choice)
            col2.subheader("Contenido generado:")
            col2.write(response)
        except ValueError as e:
            col2.error(f"Error: {str(e)}")
    else:
        col2.error("Por favor, proporciona el público objetivo y el producto.")